• 디지털융복합연구
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• 제12권7호
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• pp.239-245
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• 2014

본 논문에서는 얼굴의 전체적인 특징(윤곽선, 얼굴크기, 눈, 코) 분석에 기반을 둔 가중치 주름 검출 방법을 제안한다. 첫째 입력된 영상에서 능동적 외향 방법을 이용하여 얼굴의 전체적인 주요 성분을 검출하게 되는데, 크게 형태 기반과 외향 방법으로 구성되어 있다. 이것은 얼굴 모델을 학습하고, 학습된 모델을 기반으로 새로운 영상에서 얼굴을 정합할 때 사용된다. 두 번째로는 영상에서 얼굴과 배경을 분리하고, 얼굴에서 주름 확률이 가장 큰 곳 네 곳을 선정하여 주름 가중치를 높게 부과하다. 마지막으로 가중치를 부여한 관심 영역에 대해서 캐니에지 알고리즘을 적용하여 주름을 검출하게 된다. 제안한 알고리즘은 다양한 종류의 영상을 사용하여 실험 하였으며, 실험결과 대부분의 영상에서 높은 성능의 얼굴 및 주름 검출 결과를 보였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권9호
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• pp.1175-1182
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• 2013

위상잠금모드가 적용된 적외선열화상 시험법은 열전도도가 큰 재료에서 결함의 검출능력을 향상시키기 위해 개발되었으며, 기존의 적외선열화상 기법에 비해 우수한 결함 검출능력을 보이는 것으로 알려져 있다. 따라서, 본 연구에서는 원전 배관 감육결함 검출에서 위상잠금모드 기법의 적용 효과를 살펴보기 위해서, 감육결함이 가공된 배관 시편을 대상으로 위상잠금모드를 적용하여 적외선열화상 시험을 수행하였다. 시험 결과로부터 감육결함에 대한 위상이미지를 얻고, 이것을 기존의 적외선열화상시험법으로 구한 열화상이미지와 비교하였다. 비교 결과, 위상잠금모드의 적용이 감육결함에 대한 형상 결정 능력을 향상시키는 것을 확인하였다. 이러한 개선 효과는 폭과 길이가 작거나 경계가 경사진 감육결함에서 뚜렷하였다. 그러나, 깊이가 얕은 감육결함의 검출능력은 크게 향상되지 않았다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권6호
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• pp.84-92
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• 2007

본 연구는 원거리에서 걸음걸이 (보행)의 특성을 분석하여 인간을 식별하는 보행인식 (gait recognition) 기술을 다중 특징점 기반으로 확장하여 인식률 및 오류 내성을 향상시키는 기술을 제안한다. 보다 구체적으로 i)움직임 검출, ii) 객체 영역 검출, iii) 머리 영역 검출, 그리고, iv) 능동 형태 모델을 이용하여 기본 알고리듬 (gait baseline algorithm)의 문제점인 전처리 과정없이 그림자 영향과 낮은 인식률을 개선하였다. 제안된 알고리듬은 HumanID Gait Challenge (HGCD) 데이터집합을 이용한 실험을 통해 환경 변화요인에도 강건한 인간 보행인식이 가능함을 확인할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.77-84
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• 2023

자율 주행 로봇에서 장애물 회피 기능은 핵심적인 것이다. 포텐셜 필드는 이 분야에 가장 많이 사용되어온 방법이다. 이것은 장애물의 최근접 점을 실시간으로 계산해야 하는데 이를 위해 거리 센서 데이터 프로파일로 부터 안정적으로 장애물 영역을 분할해야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 분할 없이 각 장애물의 최근접 점을 실시간으로 구할 수 있는 Active Min-Depth Filter를 제안한다. 다양한 센서 노이즈 환경에 대한 시뮬레이션을 통해 Active Min-Depth Filter의 강인성을 확인할 수 있었고 실제 이동 로봇 적용하여 성공적인 결과를 얻었다.

• 융합보안논문지
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• 제1권1호
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• pp.57-68
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• 2001

컴퓨터망의 확대 및 컴퓨터 이용의 급격한 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이에 따라 침입자로부터 침입을 줄이기 위한 침입탐지시스템에 관한 연구가 활발하다. 본 논문은 멀티레벨에서 감사자료를 수집하고, 필터링하여 오용행위 탐지기법에 대한 선천성면역, 비정상행위 탐지기법에 대한 후천성 면역을 사용한 하이브리드 침입탐지 시스템이다. 다중호스트 기반에서 감사자료를 하나의 시스템으로 모아서 탐지하므로 하나의 호스트에서 탐지한 침입보다 여러 호스트에서 탐지가 가능하며, 비정상행위 탐지 기법에서 탐지한 침입은 오용행위 탐지 기법에서 신속하게 탐지할 수 있는 면역력을 가진 침입탐지 시스템의 설계 및 구현한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제26권6호
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• pp.357-363
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• 2005

Active contour models have been extensively used to segment, match, and track objects of interest in computer vision and image processing applications, particularly to locate object boundaries. With conventional methods an object boundary can be extracted by controlling the internal energy and external energy based on energy minimization. However, this still leaves a number of problems, such as initialization and poor convergence in concave regions. In particular, a contour is unable to enter a concave region based on the stretching and bending characteristic of the internal energy. Therefore, this study proposes a method that controls the internal energy by moving the local perpendicular bisector point of each control point on the contour, and determines the object boundary by minimizing the energy relative to the external energy. Convergence at a concave region can then be effectively implemented as regards the feature of interest using the internal energy, plus several objects can be detected using a multi-detection method based on the initial contour. The proposed method is compared with other conventional methods through objective validation and subjective consideration. As a result, it is anticipated that the proposed method can be efficiently applied to the detection of the pulmonary parenchyma region in medical images.

• 한국음향학회지
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• 제37권6호
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• pp.489-498
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• 2018

본 논문에서는 잔향이 존재하는 환경에서 낮은 도플러 주파수를 가지는 지속파 능동 소나의 반사음이 수신될 때, 빔공간 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 이를 탐지하는 기법에 대한 연구를 수행하였다. 지속파 능동 소나에서 수신기가 이동하는 경우 도플러 효과로 인하여 잔향 주파수 대역이 넓어지며, 이 경우 낮은 도플러 주파수를 가지는 표적 반사음은 잔향에 의해 방해를 받는다. 본 논문에서 고안한 알고리즘은 빔공간 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 수신음의 다채널 스펙트로그램을 주파수 기저, 시간 기저, 빔형성기 이득으로 분석한 후, 적절한 기저를 선택하여 반사음의 주파수, 시간, 그리고 방위를 추정한다. 해당 알고리즘의 동작을 분석하기 위하여 다양한 신호대잔향음 환경에서의 시뮬레이션을 수행하였으며, 분석 결과 고안한 알고리즘이 주파수, 시간, 그리고 방위를 추정할 수 있으나 낮은 신호대잔향비 환경에서 성능이 저하됨을 확인할 수 있었다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 향후 기저 선택 알고리즘을 수정함으로써 성능을 개선할 수 있을 것이라 예상된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1062-1067
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• 2018

Conventional active sonar technology has relied heavily on the hearing of sonar operator, but recently, many techniques for automatic detection and classification have been studied. In this paper, we extract the image data from the spectrogram of the active sonar signal and classify the extracted data using CNN(convolutional neural networks), which has recently presented excellent performance improvement in the field of pattern recognition. First, we divided entire data set into eight classes depending on the ratio containing the target. Then, experiments were conducted to classify the eight classes data using proposed CNN structure, and the results were analyzed.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.779-782
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• 2008

음성통신 및 음성인식에 있어서 잡음이 섞인 음성으로부터 음성의 활성화 구간의 검출은 대단히 중요한 과정으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 잡음음성으로부터 음성의 활성화 구간을 검출하기 위하여 스펙트럴 엔트로피와 복합으로 구성하는 특징 파라미터를 제안하고 에너지를 기반으로 음성 활성화 구간을 검출하는 방식과 성능 비교 실험을 행하였다. 실험결과, 노이즈 환경에서 다른 파라미터에 비하여 제안한 파라미터에 의한 음성 활성화 구간 검출의 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권4호
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• pp.1006-1025
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• 2012

Improving the quality of service in IP networks is a major challenge for real-time voice communications. In particular, packet arrival-delay variation, so-called "jitter," is one of the main factors that degrade the quality of voice in mobile devices with the voice-over Internet protocol (VoIP). To resolve this issue, a receiver-based enhanced timing recovery algorithm combined with active jitter estimation is proposed. The proposed algorithm copes with the effect of transmission jitter by expanding or compressing each packet according to the predicted network delay and variations. Additionally, the active network jitter estimation incorporates rapid detection of delay spikes and reacts to changes in network conditions. Extensive simulations have shown that the proposed algorithm delivers high voice quality by pursuing an optimal trade-off between average buffering delay and packet loss rate.